## Sistem Pemilah Topik Diskusi pada Forum Diskusi Mahasiswa PCR Berbasis Web Menggunakan Algoritma KNN
Yoel Panjaitan #1 , Muhammad Ihsan Zul *2 , Ibnu Surya #3
# Teknologi Informasi, Politeknik Caltex Riau Jl. Umban Sari ( Patin ) No. 1, Rumbai, Umban Sari, Rumbai, Kota Pekanbaru, Riau 28265
1 yoel@alumni.pcr.ac.id
3 ibnu@pcr.ac.id
* Politeknik Caltex Riau Jl. Umban Sari ( Patin ) No. 1, Rumbai, Umban Sari, Rumbai, Kota Pekanbaru, Riau 28265
2 ihsan@pcr.ac.id
Abstrak — Sarana  yang  digunakan  oleh  mahasiswa  Politeknik Caltex  Riau  untuk  berdiskusi atau memberikan  informasi  saat  ini yaitu  email,  melalui  mailing  list  allmhs@pcr.ac.id.  Berdasarkan survei  pertama  yang  dilakukan  kepada  seluruh  mahasiswa  PCR terkait pengunaan mailing list melalui kuisioner pada google form, dari  147  responden  yang mengisi,  73% menganggap bahwa  pesan yang  dikirim  ke  mailing  list  allmhs@mahasiswa.pcr.ac.id  sering tidak digunakan sebagaimana mestinya. Berdasarkan survei kedua yang dilakukan kepada seluruh mahasiswa PCR terkait kebutuhan forum  diskusi  dan  pemberi  informasi  melalui  kuisioner  pada google  form,  dari  91  responden  yang  mengisi,  93%  menyatakan bahwasanya  mahasiswa  membutuhkan  sebuah  forum  diskusi berbasis web yang dapat mengkategorikan diskusi. Oleh karena itu dibangun  sebuah  forum  diskusi  berbasis  web  untuk  mahasiswa PCR  yang  juga  dapat  memilah  topik  diskusi  secara  otomatis menggunakan algoritma k-nn. Dilakukan uji coba terhadap sistem, hasil  uji  cross  validation  dengan  menguji  25  data  training didapatkan  akurasi  sebesar  80%,  pengujian  juga  dilakukan menggunakan  k-fold  cross  validation  untuk  mendapatkan  nilai  k terbaik  yang  menghasilkan  akurasi  tertinggi  dari  nilai  k  yang lainnya.
Kata  kunci — Topik,  Text  Mining,  k-Nearest-Neighbor,  Cross Validation, K-Fold Cross Validation

## I. P ENDAHULUAN
A. Latar Belakang
Email adalah  satu  teknologi  yang  digunakan  untuk mengirim  atau  menerima  sebuah  pesan  atau  informasi.  PCR adalah  salah  satu  lembaga  pendidikan  yang  menggunakan email sebagai  media  untuk  memberikan  informasi  kepada seluruh  sivitas  akademik  yang  ada  di  dalamnya. Email menyediakan fasilitas grup yang dinamakan mailing list , yang terdiri  dari  kelompok-kelompok  tertentu.  PCR  memiliki beberapa mailing  list salah  satunya mailing  list untuk
mahasiswa.  Seluruh  mahasiswa  PCR  tergabung  ke  dalam mailing list allmhs@pcr.ac.id, untuk memberikan informasi ke seluruh  mahasiswa  lainnya,  maka  mahasiswa  PCR  dapat mengirim pesan ke mailing list tersebut.
Berdasarkan  survei  pertama  yang  dilakukan  kepada seluruh  mahasiswa  PCR  terkait  pengunaan mailing  list melalui kuisioner pada google form , dari 147 responden yang mengisi,  73%  menganggap  bahwa  pesan  yang  dikirim  ke mailing list allmhs@mahasiswa.pcr.ac.id sering tidak digunakan sebagaimana mestinya dan dianggap sebagai spam oleh  mahasiswa.  Mahasiswa  menganggap  bahwasanya  pesan yang  dikirim  ke mailing  list allmhs@mahasiswa.pcr.ac.id sering  tidak  berkaitan  dengan  kepentingan  mahasiswa  secara umum.  Berdasarkan  survei  kedua  yang  dilakukan  kepada seluruh  mahasiswa  PCR  terkait  kebutuhan  forum  diskusi  dan pemberi  informasi  melalui  kuisioner  pada  google  form,  dari 91  responden  yang  mengisi,  90%  menyatakan  bahwasanya mahasiswa  mebutuhkan  sarana  lain  selain email sebagai sarana diskusi dan pemberi informasi. Dari 91 responden yang mengisi, 93% menyatakan bahwasanya mahasiswa membutuhkan sebuah forum diskusi berbasis web yang dapat mengkategorikan  diskusi  dan  informasi  yang  diberikan berdasarkan kebutuhan prodi atau generasi atau umum.
Oleh karena itu dibuat sebuah forum diskusi berbasis web untuk  mahasiswa  PCR.  Pada  forum  diskusi  ini,  mahasiswa dapat  membuat  topik  untuk  memberikan  informasi  atau berdiskusi kepada mahasiswa lainnya berdasarkan kepentingan  prodi  atau  generasi  atau  umum  sehingga  forum diskusi  ini  dapat  mengatasi spam yang  terjadi  pada mailing list allmhs@mahasiswa.pcr.ac.id. Kelebihan lain yang dimiliki forum  diskusi  ini  dari email yaitu  dapat  mengkategorikan diskusi  yang  dilakukan  oleh  mahasiswa  berdasarkan  topik
yang dibuat sehingga admin dapat mengetahui hal yang sering dibicarakan oleh mahasiswa pada forum tersebut.

## B. Tujuan
Adapun tujuan dari penelitian ini adalah:
1) Memangun forum diskusi berbasis web sebagai media diskusi  atau  pemberian  informasi  Politeknik  Caltex Riau.
2) Membangun  sistem  yang  mampu  mengklasifikasikan topik ke dalam beberapa kategori secara otomatis.

## II. U RAIAN P ENELITIAN
A. Text Mining
Text  mining dapat  didefinisikan  sebagai  suatu  proses menggali  informasi  dimana  seorang user berinteraksi  dengan sekumpulan  dokumen  menggunakan tools analisis  yang merupakan  komponen-komponen  dalam data  mining yang salah  satunya  adalah  kategorisasi.  Tujuan  dari text  mining adalah untuk mendapatkan informasi-informasi yang bermanfaat dari  sekumpulan  dokumen. Text  mining merupakan  variasi  dari data  mining yang  berusaha menemukan pola yang menarik dari sekumpulan data tekstual yang  berjumlah  besar.  Tahapan  pokok  dari text  mining, diantaranya:
1) ETL (( Extraction, Transformation, Loading )
Tujuan  dari  ETL  adalah  mengumpulkan,  menyaring, mengolah  dan  menggabungkan  data  yang  relevan dari  berbagai  sumber  untuk  disimpan  ke  dalam data warehouse.
2) Data/teks
Langkah  awal  dalam  melakukkan  proses text  mining dan data mining adalah mengumpulkan data.
3) Text Preprocessing
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pembersihan noise yang tepat.  Tujuan  dari  pemrosesan  awal  adalah  untuk mempersiapkan  teks  menjadi  data  yang  mengalami pengolahan  lebih  lanjut.  Operasi  yang  dapat dilakukan  pada  tahap  ini  meliputi case  folding dan tokenization.
4) Feature Selection Feature  selection (pemilihan  kata)  merupakan  tahap selanjutnya.  Pada  tahap  ini  data/kata  diolah  kembali sehingga  kata  tersebut  memiliki  nilai  lebih  dan meningkatkan efisiensi serta akurasi. Operasi feature selection ini meliputi filering dan stemming .
5) Pattern Discovery
Text/data  mining atau pattern  discovery merupakan tahap penting untuk menemukan pola atau pengetahuan ( knowledge ) dari keseluruhan teks.
6) Interpretation atau evaluation
Hasil  dari  proses mining diinterpretasikan  ke  dalam  suatu bentuk  tertentu  kemudian  dilakukan  proses  evaluasi.  Apabila hasil  belum  sesuai  dengan  aplikasi  atau  yang  diinginkan, dilanjutkan  evaluasi  dengan  melakukan  iterasi  ke  satu  atau
beberapa  tahap  sebelumnya.  Hasil  dari  interpretasi  disajikan dalam bentuk visual.

## B. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  untuk  menemukan  model  atau fungsi yang menjelaskan atau membedakan konsep atau kelas data,  dengan  tujuan  untuk  dapat  memperkirakan  kelas  dari suatu  objek  yang  labelnya  tidak  diketahui.  Dalam  mencapai tujuan  tersebut,  proses  klasifikasi  membentuk  suatu  model yang  mampu  membedakan  data  ke  dalam  kelas-kelas  yang berbeda  berdasarkan  aturan  atau  fungsi  tertentu.  Salah  satu algoritma klasifikasi adalah k-Nearest Neighbor. Algoritma k- Nearest  Neighbor ( k -NN)  adalah  sebuah  metode  untuk melakukan  klasifikasi  terhadap  objek  berdasarkan  data pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  objek tersebut.  Dekat  atau  jauhnya  tetangga  biasanya  dihitung berdasarkan  jarak Euclidean dengan  rumus  umum  sebagai berikut:
. Keterangan:
1) ( ,  ) = Jarak Euclidean (Euclidean Distance)
2) ( ) = record ke-i
3) ( ) = record ke-j
4) ( ) = data ke-r
5) ,   = 1, 2, 3,….n Algoritma k- NN  adalah  algoritma  yang  menentukan  nilai jarak  pada  pengujian data  testing dengan data  training berdasarkan nilai terkecil dari nilai ketetanggaan terdekat.

## C. K-Fold Cross Validation
Cross  Validation merupakan  salah  satu  teknik  untuk menilai/memvalidasi  keakuratan  sebuah  model  yang dibangun  berdasarkan  dataset  tertentu.  Pembuatan  model biasanya  bertujuan  untuk  melakukan  prediksi  maupun klasifikasi  terhadap  suatu  data  baru  yang  bahkan  belum pernah  muncul  di  dalam  dataset.  Data  yang  digunakan dalam proses pembangunan model disebut data latih/training,  sedangkan  data  yang  digunakan  untuk memvalidasi  model  disebut  sebagai  data  test.  Salah  satu metode cross-validation adalah K-Fold  Cross  Validation . Dalam  teknik  ini  dataset  dibagi  menjadi  sejumlah  K-buah partisi  secara  acak.  Kemudian  dilakukan  sejumlah  K-kali eksperimen, dimana masing-masing eksperimen menggunakan  data  partisi  ke-K  sebagai data  testing dan memanfaatkan sisa partisi lainnya sebagai data training .

## D. Confusion Matrix
Confusion  matrix merupakan  alat  yang  berguna  untuk menganalisis  seberapa  baik classifier mengenali  set  data  dari kelas yang berbeda.

## JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)  Vol. 7, No. 3, Juli 2019

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN A. Analisis Sumber Data
Sistem yang akan dibangun merupakan pengklasifikasian topik diskusi berdasarkan 5 kategori yang telah  ditentukan.  Sebuah  sistem  pengklasifikasian  hanya bisa  dilakukan  bila  terdapat  data  training  sebelumnya. Dalam  penelitian  ini,  menggunakan  data  training  yang berasal  dari  forum  diskusi  kaskus  untuk  kategori  edukasi, olahraga  dan  bisnis  dan  menggunakan  data  training  yang berasal  dari email mahasiswa  untuk  kategori  berita kehilangan dan kepanitiaan.

## B. Analisis Text Mining Klasifikasi Topik Diskusi
Secara umum sistem ini dibagi menjadi beberapa tahapan proses, pada gambar 3.1 di bawah ini, merupakan blok diagram proses kerja pada text mining klasifikasi topik diskusi.
Gambar. 1 Alur kerja proses text mining topik diskusi

## C. Analisis Processing Data Training
Pada tahapan preprocessing terdapat beberapa tahapan yang harus dilalui sebelum inputan data training topik diskusi menuju proses klasifikasi. Dalam analisis preprocessing dibagi menjadi beberapa tahapan proses, yaitu proses case folding, tokenizing, filtering dan stemming.
1) Case Folding: Case Folding adalah mengubah semua huruf  dalam  dokumen  menjadi  huruf  kecil  ( lower case ).  Hanya  huruf  ‘a’  sampai  dengan  ‘z’  yang diterima.  Karakter  selain  huruf  dihilangkan  dan dianggap demiliter . TABEL I
T AHAP CASE FOLDING Contoh Data Data Training Tahapan Case Folding Input Tiga nama dari kelas junior dalam posisi teratas open shooting tournament 2017
Output
tiga nama dari kelas junior dalam posisi teratas
open shooting tournament 2017
2) Tokenizing: Tokenization secara garis besar memecahkan  sekumpulan  karakter  dalan  suatu  teks ke dalam satuan kata.
TABEL II T AHAP TOKENIZATION
Contoh Data Data Training Hasil Case Folding Tahapan Tokenizing Input tiga nama dari kelas junior dalam posisi teratas open shooting tournament 2017 Output tiga nama dari kelas junior dalam posisi teratas open shooting tournament 2017
3) Filtering: Tahap  mengambil  kata-kata  penting  dari hasil tokenization . Biasanya pada tahap ini menggunakan algoritma stop list (membuang kata yang kurang  penting)  atau word  list (menyimpan  kata penting).
TABEL III
T AHAP FILTERING Contoh Data Data Training Hasil Tokenizing Tahapan Filtering Input tiga nama dari kelas junior dalam posisi teratas open shooting tournament 2017 Output tiga nama kelas junior posisi teratas open shooting tournament 2017
4) Stemming: Merupakan  suatu  proses  transformasi terhadap  kata-kata  dalam  suatu  kalimat  kedalam bentuk  kata-kata  dengan  menghilangkan  imbuhan baik  itu  prefiks,  sufiks,  maupun  konfiks  yang  ada pada kata.
TABEL IV T AHAP STEMMING Contoh Data Data Training Hasil Filtering Tahapan Stemming Input tiga nama kelas junior posisi teratas open shooting tournament 2017 Output Tiga nama kelas junior posisi atas open shooting tournament
2017

## D. Perancangan Use Case
Gambar. 2 Use case diagram

## E. Hasil
Implementasi  merupakan  tampilan  sistem  yang  dibuat agar  pengguna  dapat  berinteraksi  dengan  aplikasi  yang dibangun.
1) Menu  Buat  Diskusi :  Pada  gambar  3  merupakan tampilan  menu  buat  diskusi.  Pada  menu  ini mahasiswa  dapat  membuat  diskusi  dengan  mengisi kotak  judul  dan  deskripsi.  Setelah  mengklik  button buat diskusi, maka topik diskusi yang diklasifikasikan  oleh  sistem  ke  kategori  yang  sudah ditentukan menggunakan algoritma K-Nearest
Neighbor .

## Gambar. 3 Buat diskusi
2) Menu Komentar: Pada gambar 4 merupakan tampilan menu  komentar.  Pada  menu  ini  mahasiswa  dapat mengomentari  diskusi  yang  dibuat  oleh  mahasiswa lain atau diskusi yang pernah ia buat.

## Gambar. 4 Komentar
3) Menu  Klasifikasi :  Pada  gambar  5  merupakan tampilan  klasifikasi.  Pada  menu  ini  admin  dapat melihat judul yang sudah diklasifikasikan oleh sistem berdasarkan kategorinya secara otomatis.
Gambar. 5 Klasifikasi

## F. Analisis Pengujian Cross Validation
Pengujian cross  validation menggunakan confusion matrix . Pengujian dilakukan dengan menggunakan 575 data latih.  Judul  diskusi  yang  diujikan  adalah  25  berita  dengan masing-masing kategori memiliki 5 buah judul.
TABEL V H ASIL KLASIFIKASI TOPIK DISKUSI MENGGUNAKAN 25 DATA TRAINING Topik Kategori Sejarah pemanfaatan dan cara membuat kapur sendiri Edukasi Serba-serbi kuliah di swedia Edukasi Bingung cari jurusan Edukasi Nomor nim ijazah salah Edukasi Universitas terbuka Edukasi Terungkap 19 nama ini tidak pilih Ronaldo dan Messi Edukasi Walcott diprovokasi hengkang. Ini reaksi Wenger Edukasi
Guru Kevin De Bruyne bongkar kepribadian buruknya Edukasi Hasil pertandingan smentara LSN 2017 Edukasi Berikut 12 pemain terburuk versi fifa 18 Olahraga Group WA bisnis dan kaskus Bisnis Thread tanya jawab forum bisnis Bisnis Bisnis mahasiswa dan pelajar Edukasi Group bisnis di line Bisnis Good thread forum bisnis Bisnis Ditemukan sebuah kartu debit. Bagi yang merasa kehilangan silahkan hubungi BAAK Berita kehilangan Ditemukan sebiah jaket di R.210 pagi ini. Bagi yang merasa kehilangan silahkan hubungi BAAK Berita kehilangan
Ditemukan sejumlah uang di lorong telkom. Bagi yang merasa kehilangan silahkan hubungi BAAK Berita kehilangan Ditemukan sebuah jaket. Bagi yang merasa kehilangan silahkan hubungi BAAK Berita kehilangan Ditemukan sebuah kunci di perpustakaan. Bagi yang merasa kehilangan silahkan hubungi BAAK Berita kehilangan Pengumuman panitia PCR cup futsal 2018 Kepanitiaan Open recruitment panitia inter high school basketball tournament 2017 Kepanitiaan Interview panitia proliga volleyball 2018 Kepanitiaan Pengumuman panitia PCR volleyball 2018 Kepanitiaan Pembukaan perekrutan panitia mahasiswa wisuda 2017 seksi konsumsi Kepanitiaan
TABEL VI C ONFUSION M ATRIX
Accuration : (5+1+4+5+5) / (5+5+5+5+5) * 100% = 80% Error rate : 100% - 80% = 20%
Berdasarkan  hasil  pengujian,  dapat  dianalisis  bahwa pada  kategori  edukasi,  berita  kehilangan  dan  kepanitiaan memiliki  akurasi  yang  baik  karena  dari  5  judul  edukasi yang  diuji,  kelima  judul  tersebut  setelah  diklasifikasikan secara  otomatis  oleh  sistem,  masuk  ke  dalam  kategori edukasi.  Sementara  pada  kategori  olahraga  memiliki akurasi yang rendah, dikarenakan atribut pada data training kategori  olahraga  tidak  memiliki  atribut  yang  baik.  Pada kategori  bisnis,  terdapat  4  data  judul  yang  diklasifikasikan dengan  benar  oleh  sistem,  sementara  1  judul  lainnya diklasifikasikan pada kategori edukasi.

## G. Analisis Pengujian K-Fold Cross Validation
Pada proses ini, data training yang didapat terdiri dari 158  atribut  yang  dikelompokkan  ke  dalam  5  label.  Data tersebut  kemudian  diuji  menggunakan k-fold  cross validation dengan  partisi  debanyak  10  kelompok. Selanjutnya  dilakukan  uji  coba  dengan  menggenerate sebanyak 5 kali setiap nilai k. Hal tersebut dilakukan untuk mengetahui  nilai  minumum,  maksimum  dan  rata-rata akurasi  yang  muncul  berdasarkan  setiap  nilai  k  yang ditentukan.  Berikut  tabel  hasil  pengujian  menggunakan k- fold cross validation.
TABEL VII H ASIL PENGUJIAN K - FOLD CROSS VALIDATION Nilai K Akurasi minimum (%) Akurasi maksimum(%) Rata-rata akurasi (%) 6 69,391 70,261 69,7738 7 68,348 68,87 68,5568 8 67,304 68,87 67,9652 9 66,783 68,696 67,4784 10 65,739 68 67,0606 11 66,087 66,435 66,3306
Hasil  uji  k-fold  cross  validation  digambarkan  pada  grafik berikut  untuk  mendapatkan  nilai  k  terbaik.  Penggunaan  k terbaik  ditunjukkan  dengan  nilai  akurasi  tertinggi.  Grafik akurasi nilai k dapat dilihat pada gambar

## Gambar. 6 Grafiik hubungan nilai dan akurasi
Terlihat  pada  grafik  tersebut,  nilai  akurasi  semakin menurun  berdasarkan  nilai  k.  Nilai  k  tertinggi  yaitu  6 diambil sebagai nilai k ideal dengan nilai akurasi tertinggi yaitu 70,261%.

## IV. K ESIMPULAN
Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini sebagai berikut:
1. Sistem  Pemilah  Topik  Diskusi  Pada  Forum  Diskusi Mahasiswa  PCR  Berbasis  Web  Menggunakan Algoritma K-NN menjadi sarana diskusi dan pemberi informasi  bagi  mahasiswa  Politeknik  Caltex  Riau sesuai dengan kebutuhan diskusi generasii, prodi dan umum..
2. Sistem  Pemilah  Topik  Diskusi  Pada  Forum  Diskusi Mahasiswa  PCR  Berbasis  Web  Menggunakan Algoritma  K-NN  berhasil  membantu  admin  dalam mengkategorikan setiap topik diskusi secara otomatis .
3. Sistem  Pemilah  Topik  Diskusi  Pada  Forum  Diskusi Mahasiswa  PCR  Berbasis  Web  Menggunakan Algoritma  K-NN  telah  berhasil  mengklasifikasikan topik  diskusi  yang  dibuat  oleh  mahasiswa  ke  dalam kategori  yang telah ditentukan, diantaranya: edukasi, olahraga, bisnis, kepanitiaan dan berita kehilangan.
4. Berdasarkan  hasil  pengujian confusion  matrix , kategori  olahraga  memiliki  atribut  yang  kurang  baik
Predicted Class A C T
U A L C L A S S Edukasi Olah -raga Bisnis Berita Kehi -langan Kepa -nitiaan Edu -kasi 5 0 0 0 0 Olah -raga 4 1 0 0 0 Bisnis 1 0 4 0 0 Berita Kehi -langan 0 0 0 5 0 Kepani -tiaan 0 0 0 0 5
karena  memiliki  akurasi  yang    rendah  yang disebabkan  oleh  jumlah data  training. Semakin banyak  jumlah data  training ,  maka  semakin  banyak pula  atribut  yang  dihasilkan,  semakin  banyak  atribut maka  semakin  tinggi  pula  akurasi  yang  dihasilkan. Sementara  kategori  edukasi,  berita  kehilangan, kepanitiaan dan bisnis memiliki akurasi yang baik.
5. Berdasarkan  hasil  pengujian  k-fold  cross  validation, nilai k berpengaruh pada akurasi. Semakin besar nilai K,  maka  semakin  kecil  akurasi,  sehingga  diperoleh nilai k=6 sebagai nilai k yang terbaik dengan akurasi rata-rata 69,7738.
U CAPAN T ERIMA K ASIH / A CKNOWLEDGMENT
Segala  puji  syukur  kehadirat  Tuhan  Yang  Maha  Esa  atas rahmat dan karunia-Nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan  proyek  akhir  ini.  Proyek  akhir  ini  disusun sebagai  salah  satu  syarat  untuk  menyelesaikan  jenjang pendidikan  Diploma  IV  pada  Program  Studi  Teknik Informatika Politeknik Caltex Riau.
Pada  kesempatan  ini,  penulis  ingin  mengucapkan  terima kasih  kepada  pihak  yang  telah  banyak  memberikan  bantuan dan  dukungan  yang  tiada  terhingga  baik  secara  langsung maupun tidak langsung. Ucapan terima kasih tersebut penulis tujukan kepada:
1. Tuhan  Yang  Maha  Esa  atas  berkat  dan  karunia-Nya, sehingga  penulis  dapat  menyelesaikan  proyek  ahir  ini tepat waktu.
2. Kedua  orang  tua  penulis  atas  dukungan  dan  kasih sayang  tak terhingga,  serta  mendoakan penulis  sehingga penulis dapat menyelesaikan proyek akhir.
3. Dr. Dadang Syarif Sihabudin Sahid, S.Si, M.Sc. selaku Direktur  Politeknik  Caltex  Riau  yang  telah  memberikan dukungan moral dalam menyelesaikan proyek akhir ini.
4. Bapak  Ardianto  Wibowo,  S.Kom.,  M.T.  selaku  dosen wali dan Bapak Muhammad Ihsan Zul. S.T.,M.Eng. serta Bapak Ibnu Surya, S.T., M.T. selaku dosen pembimbing, yang  telah  memberikan  ilmu  dan  bimbingan  dengan penuh  kesabaran  kepada  penulis  dalam  menyelesaikan proyek akhir.
5. Ibu Warnia Nengsih, S.Kom., M.Kom., Bapak Wawan
Yunanto,  S.Kom.,  M.T.,  Ibu  Dewi  Hajar,  S.AB.,  M.T. dan  Ibu  Dini  Nurmalasari,  S.T.,  M.T.  selaku  dosen penguji,  yang  telah  memberikan  masukan  dan  saran dalam menyelesaikan proyek akhir.
6. Seluruh  Dosen  Program  Studi  Teknik  Informatika Politeknik  Caltex  Riau  yang  telah  memberikan  bekal ilmu kepada penulis dalam menyelesaikan proyek akhir.
7. Teman – Teman seperjuangan G14 Teknik Informatika terutama  kelas  TIC  G14/TICOKE  yang  telah  melewati suka  duka  bersama  selama  4  tahun  dan  memberikan dukungan satu sama lain.
8. Seluruh  pihak  yang  tidak  dapat  disebutkan  namanya satu  per  satu,  terimakasih  banyak  atas  bantuan  dan
dukungan  kepada  penulis  sehingga  penulis  dapat menyelesaikan proyek akhir ini.
Penulis  sangat  menyadari  sepenuhnya  bahwa  laporan proyek  akhir  ini  masih  jauh  dari  sempurna,  oleh  karena  itu segala  jenis  kritik,  saran,  dan  masukan  yang  membangun sangat  penulis  harapkan  agar  dapat  memberikan  wawasan bagi pembaca dan yang paling utama penulis sendiri.

## R EFERENSI
[1] Kurniawan,  B.,  Dayawati,  N.,  &  Kurniati,  A.  (2009).  Klasifikasi Dokumen Bahasa  Indonesia Menggunakan Metode Multinominal Naive  Bayes  dan  Jaringan  Syaraf  Tiruan.  Bandung:  Telkom University.
[2] Hamzah,  A.  (2012).  Klasifikasi  Teks  Dengan  Naive  Bayes  Classifier Untuk  Pengelompokan  Teks  Berita  dan  Abstract  Akademis. Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains dan Teknologi Periode III .
[3] Yuliana.  (2013).  Pengelolaan  Proyek  Akhir  Menggunakan  Text  Mining Pada Politeknik Caltex Riau. Pekanbaru: Politeknik Caltex Riau.
[4] Efendi. (2016). Pemilah Judul Berita Menggunakan Algoritma k-Nearest Neighbor. Pekanbaru: Politeknik Caltex Riau.
[5] Dharayani,  R.,  Laksitowening,  K.  A.,  &  Yanuarfiani,  A.  P.  (2015). Implementasi  ETL  (Extract,  Transform,  Load)  Pangkalan  Data Perguruan Tinggi dengan Menggunakan State-Space Problem.
[6] Fayyad,  U.,  Shapiro,  G.  P.,  &  Smyth,  P.  (1996).  From  Data  Mining  to Knowledge  Discovery  in  Databases.  All  Magazine  Volume  17 Number 3 .
[7] Feldman,  R.,  &  Sanger,  J.  (2007).  The  Text  Mining  Handbook Adavanced    Approaches  in  Analyzing  Unstructured  Data.  New York: Cambridge University Press.